細(xì)數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的七大應(yīng)用
大數(shù)據(jù)文摘出品
編譯：劉兆娜
機(jī)器學(xué)習(xí)是市場的新趨勢，新油田，新黃金!從概念價值的角度來看，把機(jī)器學(xué)習(xí)與任何創(chuàng)新相比都不為過。但是它在金融領(lǐng)域如何發(fā)揮呢，應(yīng)用的現(xiàn)狀又到了什么階段呢?
我們都知道，銀行存儲了全部的信息，包括客戶的交易記錄，與客戶的溝通信息，內(nèi)部信息，這些信息占用的存儲空間已經(jīng)達(dá)到了Tera級，有些甚至到了PB級?，F(xiàn)在，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以解決像這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和處理的問題：數(shù)據(jù)量越大，就越能夠探查到客戶的需求和行為模式。在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，利用相關(guān)軟件學(xué)習(xí)客戶的行為并做出自主決策。
是不是感覺很厲害?接下來我們就看一下，看看機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)能夠為金融帶來什么樣的力量。
機(jī)器學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用案例
1. 確定銀行***選址
信息是21世紀(jì)的黃金，機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)利用信息來呈現(xiàn)客戶的重要信息。在融資方面，收集每個客戶的信息是必須要做的事情。最常見的例子是在ATM上進(jìn)行的常規(guī)操作。銀行通過采集并處理客戶的所有操作信息來預(yù)測客戶的行為，在下次訪問時，客戶無需再進(jìn)行搜索和輸入號碼，點(diǎn)擊一個按鈕就能夠立即進(jìn)行常規(guī)操作。
使用大數(shù)據(jù)獲得的信息可用于創(chuàng)建和操作引擎，從而用來確定開辦實體銀行的***位置。金融機(jī)構(gòu)收集一個城市中客流量***的一些區(qū)域，訪問這些區(qū)域的時間，客戶所在的商店，***和最小客戶數(shù)量的信息。通過對這些信息的處理預(yù)測，選擇獲益***的位置來開辦實體銀行(順便說一句，不只是銀行可以采用這種方式選址)。選址對企業(yè)或商戶的收益如此重要，你肯定也會覺得這是一個非常好的應(yīng)用場景。
2. 通過機(jī)器人投資顧問為客戶尋找***解決方案
機(jī)器人投資顧問就像沒有自我意識的虛擬助手。機(jī)器人投資顧問本質(zhì)上是在考慮客戶盈利目標(biāo)和風(fēng)險承受能力的前提下，為客戶選定和調(diào)整金融投資組合的一系列算法。
以下是機(jī)器人投資顧問如何運(yùn)作的一個示例：客戶輸入其目標(biāo)(例如，在60歲時退休，節(jié)省300,000.00美元)，年齡，收入和當(dāng)前金融資產(chǎn)情況。機(jī)器人投資顧問為了實現(xiàn)客戶的目標(biāo)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法在不同的資產(chǎn)類別和金融工具之間進(jìn)行投資的配比。
目前，提供這類服務(wù)的公司有：Betterment、Schwab Intelligent Portfolios。
3. 將算法交易轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芙灰?/strong>
算法交易是這樣一種交易，它可以利用軟件根據(jù)預(yù)先設(shè)定的交易標(biāo)準(zhǔn)(如時間，價格，交易量等)，下達(dá)交易訂單。算法交易允許在沒有人為干預(yù)的情況下進(jìn)行交易。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提供了一套新的多樣化工具，使算法交易不僅僅能夠自動化執(zhí)行。在機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的情況下，算法可以通過學(xué)習(xí)其他算法(即規(guī)則)的目標(biāo)，并基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)目標(biāo)，例如最小化預(yù)測誤差。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計能夠通過分析歷史市場行為，確定***市場策略，使交易預(yù)測更準(zhǔn)確。
目前，提供這類服務(wù)的公司有：Renaissance Technologies、Walnut Algorithms。
4. 風(fēng)險管理和反欺詐
風(fēng)險管理和反欺詐是目前銀行最熱門的2個主題，這類項目首先應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新技術(shù)來解決。銀行通過機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，計算所有可能的風(fēng)險和欺詐者，并在***次懷疑時丟棄它們。
機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的欺詐檢測系統(tǒng)的主要優(yōu)點(diǎn)是它不只是遵循風(fēng)險因素清單 – 還能夠積極地學(xué)習(xí)和校準(zhǔn)新的潛在(或真實的)安全威脅。
應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)可以檢測特殊或異常的行為，并為安全團(tuán)隊標(biāo)記它們。欺詐檢測系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)是避免誤報， 被標(biāo)記為“風(fēng)險”的風(fēng)險不是真正的風(fēng)險。
目前，提供這類服務(wù)的公司有：Kount、APEX Analytics。
5. 延長客戶對銀行服務(wù)的依賴
除了訪問用戶經(jīng)濟(jì)活動數(shù)據(jù)之外，銀行還通過獲取外部數(shù)據(jù)，如來自社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)或客戶在線行為的分析，并將這些信息添加到客戶的行為體系中。通過這些大數(shù)據(jù)信息的分析，銀行能夠挖掘大量新的機(jī)會。例如，如果客戶在評論中討論到可能購買新車，銀行就可以提供客戶想要的貸款優(yōu)惠策略，并立即通過電子郵件發(fā)送給他。
6. 決定與客戶的***溝通方式
不同客戶偏好使用的溝通方式是不同的，例如社交媒體，電子郵件或即時消息。銀行必須選擇與不同客戶溝通的***方式，并通過客戶偏好的方式發(fā)送提醒，新的產(chǎn)品推送以及聯(lián)系客戶。這樣，不光客戶能夠及時了解到銀行的消息， 銀行也能減少通過其他方式聯(lián)系客戶的費(fèi)用。
7. 客戶流失預(yù)警
通過分析關(guān)于客戶的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，可以預(yù)測客戶是否有流失風(fēng)險。例如，如果客戶長時間沒有訪問銀行的分支機(jī)構(gòu)，不登錄網(wǎng)站，也沒有訂閱社交網(wǎng)站中銀行的其他更新，則可以預(yù)測客戶可能會流失。這種情況下，銀行通過推薦客戶想要的產(chǎn)品或優(yōu)惠來留住客戶是非常重要的。
【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)文章，微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】
